照片來源：UC Berkeley

加州大學(xué)教授,、Google工程師和RISC先驅(qū)David Patterson說,，現(xiàn)在是做一名計(jì)算機(jī)架構(gòu)師的最好時(shí)機(jī)。

這是因?yàn)?a class="innerlink" href="http://forexkbc.com/tags/摩爾定律" title="摩爾定律" target="_blank">摩爾定律時(shí)代已經(jīng)結(jié)束了，他說：“如果摩爾定律仍然有效，我們現(xiàn)在就不會(huì)比我們應(yīng)該達(dá)到的水平落后15倍,。我們處在后摩爾定律時(shí)代?！?/p>

Patterson對(duì)參加上周在圣何塞舉行的2018年@Scale會(huì)議的工程師們說,，“我們已經(jīng)習(xí)以為常的性能擴(kuò)展速度現(xiàn)在已經(jīng)難以為繼。過去,，性能每隔18個(gè)月翻一番,，在性能每次翻番時(shí)，人們就會(huì)扔掉那些還運(yùn)行良好的臺(tái)式計(jì)算機(jī)，因?yàn)槟硞€(gè)朋友的新電腦要快得多,?！?/p>

但在去年，他說,，“單個(gè)項(xiàng)目的性能只提升了3%,，所以要每20年才會(huì)翻一番。如果你只是坐在那里等待芯片變得更快,，你將不得不等待很長時(shí)間?！?/p>

對(duì)于像Patterson這樣的計(jì)算機(jī)架構(gòu)師來說,，這實(shí)際上是個(gè)好消息。他指出,，這對(duì)創(chuàng)新軟件工程師來說也是好消息,。“專為處理特定類型的計(jì)算問題而設(shè)計(jì)的革命性的新硬件架構(gòu)和新軟件語言,，正在等待著被開發(fā)出來,，”他說，“如果有人愿意致力于這些事情,，那么圖靈獎(jiǎng)就等著他來拿了,。”

Patterson舉了軟件方面的一個(gè)例子,。他指出,，將Python重寫為C可以使性能提高50倍。加上各種優(yōu)化技術(shù),，性能提升會(huì)更加顯著,。他表示，“通過改寫Python,，實(shí)現(xiàn)1000倍的性能提升也并非天方夜譚,。”

在硬件方面,，Patterson認(rèn)為特定領(lǐng)域架構(gòu)（domain-specific architectures）表現(xiàn)更好,，他說：“這不是魔術(shù)，那剛好是我們能做的一些事情,?！崩纾⒎撬械膽?yīng)用都要求計(jì)算達(dá)到相同的精確度水平,。他說,，對(duì)于某些應(yīng)用，你可以使用比常用的IEEE 754標(biāo)準(zhǔn)更低精度的浮點(diǎn)運(yùn)算,。

Patterson說,，目前應(yīng)用這樣的新架構(gòu)和新語言的最大機(jī)會(huì)領(lǐng)域是機(jī)器學(xué)習(xí),。“如果你是做硬件的,，”他說,，“你會(huì)想要迫切需要更多電腦的朋友?！睓C(jī)器學(xué)習(xí)“對(duì)計(jì)算是貪婪的,，我們愛它這一點(diǎn)”。

他說,，如今圍繞哪種類型的計(jì)算機(jī)架構(gòu)最適合機(jī)器學(xué)習(xí)展開了激烈的爭論,，許多公司都下了注。Google有張量處理器（TPU）,，它每個(gè)芯片一個(gè)核,，使用軟件控制的內(nèi)存而非緩存； Nvidia的GPU有80多個(gè)核,；而Microsoft正在采用FPGA方法,。

他說，Intel“正試圖在所有籃子里下注”,，向機(jī)器學(xué)習(xí)營銷傳統(tǒng)的CPU,，收購Altera（向Microsoft提供FPGA的公司），以及收購擁有其專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的Nervana（此處理器類似于Google的TPU）,。

Patterson說,，除了這些為機(jī)器學(xué)習(xí)提供不同架構(gòu)的大公司外，至少有45家硬件初創(chuàng)公司正在解決這個(gè)問題,。他說,，最終將由市場決定什么會(huì)留下來。

他說：“這是計(jì)算機(jī)架構(gòu)的黃金時(shí)代,?！?/p>